目錄導航

• AI音樂版權危機：創作者的困境
• <#sony-technology-breakthrough">Sony技術如何「聽出」AI抄襲？
• 收益分配新機制：從「侵佔」到「共贏」
• 2026年產業洗牌：誰是贏家、誰是輸家？
• 技術局限與業界疑慮

AI音樂版權危機：創作者的困境

2025年的音樂產業正經歷一場前所未有的版權風暴。當AI工具能在數秒內生成一首與披頭四風格相似度高達90%的歌曲時，詞曲創作者的生計正遭受嚴峻挑戰。根據產業觀察，AI生成歌曲在串流平台上的數量在過去兩年呈現爆發式成長，但隨之而來的是大量未經授權使用原創音樂訓練AI模型的爭議。

日經亞洲報導指出，Sony集團公司開發的這項新技術，正是針對此痛點而來。傳統的版權認定方式在AI時代遭遇瓶頸——當一首AI生成歌曲同時受到多位音樂家風格影響時，誰該為此負責？該如何量化每位原創作者的貢獻？Sony的技術試圖回答這些問題。

Sony技術如何「聽出」AI抄襲？

Sony集團旗下研發團隊Sony AI開發的這項技術，其運作原理可分為兩個層面。首先，若AI開發商同意在分析方面進行合作，Sony集團將藉由連接開發商的基礎模型系統，直接取得訓練數據與模型權重的分析權限。這種「白盒」分析方式能精確定位每個生成結果的來源。

當無法取得合作時，該技術仍能透過「黑盒」方式運作——將AI生成的音樂與現存音樂資料庫進行比對，推估前者所使用的原創作品。這種反向工程方法雖然精度較低，但在缺乏合作的情境下仍具有實用價值。

值得注意的是，Sony同步開發的技術不僅限於音樂領域。日經亞洲報導指出，Sony已研發出防止AI模仿動畫及其角色風格的方法，包括吉卜力工作室等知名動畫公司的視覺風格。這項延伸應用顯示Sony試圖建立一套全方位的AI版權保護生態系。

收益分配新機制：從「侵佔」到「共贏」

傳統的版權侵權訴訟往往曠日廢時，且举证困難。Sony集團認為，這項新技術將有助建立一項創新的「貢獻比例分配」機制。換言之，當AI生成音樂獲得商業收益時，可依據技術分析出的貢獻占比，將收益分配給原創詞曲創作者。

這個機制的潛在影響深遠。詞曲創作者不再需要發動耗時的法律行動，而是可以依據客觀的技術分析報告，直接與AI開發商進行授權談判。對內容產業公司而言，這也意味著在與AI開發商的談判中擁有了更強的籌碼。

Sony集團預期，AI開發企業會將此技術導入自家模型，作為展示其尊重智慧財產權的憑證；而內容產業公司則能在授權談判中運用該技術作為議價工具。這個「技術+商業」的雙軌策略，或許能夠打破目前AI訓練數據的灰色地帶。

2026年產業洗牌：誰是贏家、誰是輸家？

隨著AI熱潮興起，AI開發商被控未經同意利用受版權保護的音樂、影片及著作訓練AI模型的案例日益增加。在音樂產業，使用知名歌手聲音的AI生成歌曲已在網路上廣為流傳。這種現象對傳統唱片公司、版權代理商與獨立創作者都造成衝擊。

展望2026年，若Sony的技術獲得廣泛採用，產業格局將出現明顯變化。最大的贏家可能是持有大量音樂版權的唱片公司與版稅管理機構——他們將擁有更強的法律與談判籌碼。中型創作者可能成為「夾心餅乾」，一方面受益於技術帶來的保護，另一方面也可能面臨更嚴格的版權審查。

至於AI開發商，則面臨策略選擇：是積極擁抱這項技術以建立合規形象，還是观望態度以避免增加營運成本？部分業界人士指出，AI公司以提升AI模型性能為首要目標，對預防侵犯智慧財產權較不感興趣。這種利益衝突可能導致技術推廣面臨阻力。

Sony集團在公開場合表示，公司尚未決定何時將此系統投入實際應用。這意味著在2026年，我們可能仍處於「技術展示」階段，而非大規模商業部署。市場參與者需要持續觀察Sony的策略動向，以及競爭對手的回應。

技術局限與業界疑慮

儘管Sony的技術為AI版權問題提供了新的解方，但業界仍存在若干疑慮。首先是「準確性」的問題。當技術透過比對方式推估原創作品占比時，其精度是否足以作為法律依據？不同的人可能對「相似」有不同的標準，這可能導致新的爭議。

其次是「激勵相容」的問題。若AI開發商拒絕合作，Sony只能採用反向比對方式，這種「黑盒分析」的準確度必然受限。更重要的是，目前尚不清楚AI開發商是否會為保護版權而積極採用這項技術。從商業邏輯來看，增加版權合規成本可能降低AI開發商的採用意願。

第三個挑戰是「標準化」的缺失。不同技術提供商可能發展出不同的版權識別方法，導致業界缺乏統一的認定標準。這種碎片化可能增加交易成本，削弱技術推廣的效果。

最後，這項技術的商業模式尚未明朗。Sony是計畫以訂閱服務方式向內容產業公司提供技術支援，還是會建立一個開放的生態系？這些策略選擇都將影響技術的市場滲透率。

Sony的AI版權識別技術何時可能商業化？

根據日經亞洲報導，Sony集團表示公司尚未決定何時將此系統投入實際應用。相關論文已獲國際會議接受，但從技術驗證到大規模商業部署通常需要12-24個月。預計2026年下半年可能會有初步的試點計畫，但全面商業化可能要等到2027年。

這項技術能否應用於中文歌曲的版權識別？

Sony的技術核心在於音頻特徵分析，理論上可應用於任何音樂類型，包括中文歌曲。然而，語言特有的韻律、旋律走向與西方音樂存在差異，可能需要針對中文音樂數據進行額外訓練。技術的本地化程度將是進入亞洲市場的關鍵因素。

若AI開發商拒絕採用Sony技術，創作者還有其他維權途徑嗎？

除了技術手段外，創作者仍可依賴傳統法律途徑，包括著作權侵權訴訟與不公平競爭行為之訴。此外，多個國家的立法機構正積極討論AI訓練數據的授權規範，未來可能出現更具強制力的法規要求。創作者應密切關注所在地区的立法動態。

參考資料與延伸閱讀

• 日經亞洲（Nikkei Asia）：https://asia.nikkei.com/ – 原文報導來源
• TechNews 科技新報：https://technews.tw/2026/02/17/sonys-new-technology-can-analyze-ai-to-generate-songs/ – 中文編譯報導
• Sony AI官方研究頁面：https://www.sony.com/en/SonyInfo/AI/ – 官方技術資訊
• 國際音樂利潤協會（IFPI）關於AI與版權報告：https://www.ifpi.org/